CN106370183A - 一种消防组合定位系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种消防组合定位系统，属于消防救援系统技术领域。该组合定位系统包括主机系统指挥车、锚点装置、移动节点系统、信息数据处理平台和数字地理信息系统；其中信息数据处理平台和数字地理信息系统位于主机系统指挥车上；锚点装置和移动节点系统以无线传输方式与主机系统指挥车进行信息传输。锚点装置设置于救援现场外部，锚点装置上设有报警装置、光电提示装置。该定位系统具有提高消防定位装置的定位精确性性和稳定性等特点。

Description

一种消防组合定位系统

技术领域

本发明涉及一种消防组合定位系统，属于消防救援系统技术领域。

背景技术

现有的定位技术很多，针对救火队员的定位问题，较早就有人提出，例如天津市天安兴导航技术有限公司、上海上师消防装备有限公司等等10多家单位进行攻关和研制，取得了一定的成果，但是这些装备过于理想化而实际应用效果不佳，不能满足于紧急状态下的现场需要，概念上还有一定的缺陷，只是理想状态下使用的一些概念性的产品。由于火场现场各种复杂情况，声音嘈杂，火光，烟雾中被困人员由于受高温、烟气、断电等影响，很难感知自已所处位置，场外指挥人员，也无法摸清火场中人员的行踪状态，增大了救援难度和危险系数。

发明内容

针对上述现有技术中的技术问题，本发明提出了一种消防组合定位系统，所采取的技术方案为：

所述组合定位系统包括主机系统指挥车、锚点装置、移动节点系统、信息数据处理平台和数字地理信息系统；所述信息数据处理平台和数字地理信息系统位于主机系统指挥车上；所述锚点装置和移动节点系统以无线传输方式与主机系统指挥车进行信息传输。所述数字地理信息系统包括硬件系统、软件系统和地理数据；所述硬件系统和数据处理系统均与地理数据库相连；所述硬件系统包括输入设备、输出设备和存储设备；数据处理系统包括计算机系统、数字地理信息系统和应用分析系统；所述地理数据为地理数据库。

优选地，所述移动节点系统包括无线定位系统、无线通讯装置以及传感器模块；所述无线定位系统包括无线传感器网络定位模块、微惯性导航组件和组合导航模块；所述传感器模块包括环境传感器单元和人体特征传感器单元；所述微惯性导航组件包括陀螺仪和加速度计；所述传感器网络定位模块和微惯性导航组件的信号输出端均与组合导航模块的信号输入端相连；所述组合导航模块的信号输出端反馈连接与微惯性导航组件，对微惯性导航组件进行修正。

优选地，所述组合导航模块包括位置速度姿态模块、位置速度模块和卡尔曼滤波器；所述位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输入端分别与微惯性导航组件和无线传感器网络定位模块的信号输出端相连；所述位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输出端均与卡尔曼滤波器的信号输入端相连；所述卡尔曼滤波器的信号输出端与微惯性导航组件的反馈信号输入端相连；所述卡尔曼滤波器的信号输出端即为组合导航模块的信号输出端。

优选地，所述组合导航模块的观测模型为Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1，所述观测模型的建立过程为：

步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程其中：Φ_k+1为状态转移矩阵，X_k为无线定位系统状态量，W_k+1为无线定位系统噪声；

步骤二：将误差量作为无线定位系统的状态矢量，所述误差量包括东向位置误差δx、北向位置误差δy、车辆速度误差δυ、方位角误差δθ、加速度误差δa、速率陀螺角速率误差δw，加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS，根据所述误差量建立状态矢量，所述状态矢量为X＝[δx δy δυ δθ δa δw δb δS]；

步骤三：设定无线定位系统误差由加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS和速率陀螺角速率误差δw组成；建立无线定位系统状态方程：

${\mathrm{\Φ}}_{k+1}=\left[\begin{array}{cccccccc}1& T\sin \mathrm{\θ}& \mathrm{\υ}Tcos\mathrm{\θ}+0.5aTcos\mathrm{\θ}& 0.5T\sin \mathrm{\θ}& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& Tcos\mathrm{\θ}-vT\sin \mathrm{\θ}& -0.5aT\sin \mathrm{\θ}& 0.5Tcos\mathrm{\θ}& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& T& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& T& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\end{array}\right]$

其中，T表示时间变量；

步骤四：将无线传感器网络定位模块和微惯性导航组件的东向位置差、北向位置差、速度差和方位角差作为测量值，测量值模型为：

$Z=\left[\begin{array}{c}{x}_{DR}-x_{WSN}\\ y_{DR}-y_{WSN}\\ {\mathrm{\υ}}_{DR}-{\mathrm{\υ}}_{WSN}\\ {\mathrm{\θ}}_{DR}-{\mathrm{\θ}}_{WSN}\end{array}\right]$

其中，x_DR表示微惯性导航组件x轴坐标；x_WSN表示无线传感器网络定位模块x轴坐标；y_DR表示微惯性导航组件y轴坐标；y_WSN表示无线传感器网络定位模块y轴坐标；υ_DR表示微惯性导航组件瞬时速度；υ_WSN表示无线传感器网络定位模块瞬时速度；θ_DR表示微惯性导航组件方位角度；θ_WSN表示无线传感器网络定位模块方位角度；

步骤五：建立观测方程为：

Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1

其中，Z_k+1表示状态观测值；H_k+1表示观测矩阵；V_k+1表示观测噪声。

优选地，所述加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS的获取过程如下：

第一步：建立加速度计的输出信号关系，获得加速度真实值a_t：

a_m＝a_t+b_acc+S×a_t

其中，a_m为加速度测量值，a_t为加速度真实值，b_acc为加速度零位偏差，S比例因子；

第二步：通过模型获得加速度零位偏差b_acc和比例因子S；其中，表示加速度感应轴向上时的加速度测量值，表示加速度感应轴向下时的加速度测量值；

第三步：针对加速度零位偏差b_acc和比例因子S建立误差模型，利用马尔科夫过程描述加速度零位偏差b_acc和比例因子S的漂移，具体描述如下：

${\mathrm{\δb}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δb}}_k+{\mathrm{\ω}}_b$

${\mathrm{\δS}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δS}}_k+{\mathrm{\ω}}_s$

其中，ω_S表示比例因子漂移，并且其取值为1％的b_acc；ω_b表示加速度零位偏差漂移，其取值为1％的S。后面计算使用的b_acc和S，由ω_S和ω_b均取值1％时求得。

优选地，所述环境传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器等；所述人体特征传感器单元脉搏率传感器、体温传感器、血氧饱和度传感器、平均动脉压传感器等。

优选地，所述锚点装置上设有报警装置、光电提示装置；所述锚点装置的个数范围为10-20个。

优选地，所述无线传感器网络定位模块采用MCU RF CC430芯片为核心。

优选地，所述加速度计采用MMA7260型号的加速度传感器。

本发明有益效果：

本发明提出的消防定位装置能够采集消防员的三维位置信息，提高了消防员位置定位的准确性，加大了消防人员的人身安全保障，同时，通过锚点装置与移动节点的结合，大幅度提高消防定位装置的定位精确性性和稳定性。

附图说明

图1为无线传感器网络定位模块与加速度计的连接结构示意图。

图2为组合导航模块的结构示意图。

图3为数字地理信息系统的系统结构图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，但本发明不受实施例的限制。

该组合定位系统包括主机系统指挥车、锚点装置、移动节点系统、信息数据处理平台和数字地理信息系统；其中信息数据处理平台和数字地理信息系统位于主机系统指挥车上；锚点装置和移动节点系统以无线传输方式与主机系统指挥车进行信息传输。所述数字地理信息系统包括硬件系统、软件系统和地理数据；所述硬件系统和数据处理系统均与地理数据库相连；所述硬件系统包括输入设备、输出设备和存储设备；数据处理系统包括计算机系统、数字地理信息系统和应用分析系统；所述地理数据为地理数据库。锚点装置设置于救援现场外部，锚点装置上设有报警装置、光电提示装置；本具体实施方式中，锚点装置采用GPS定位装置，其个数范围为10-20个，可根据救援现场情况分布设于救援现场外部。移动节点系统由消防员随身携带，优选的个数为20-30个。所述数字地理信息系统的系统结构如图3所示。

移动节点系统包括无线定位系统、无线通讯装置以及传感器模块；无线定位系统包括无线传感器网络定位模块、微惯性导航组件和组合导航模块；传感器模块包括环境传感器单元和人体特征传感器单元，其中，环境传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器等；人体特征传感器单元脉搏率传感器、体温传感器、血氧饱和度传感器、平均动脉压传感器等；微惯性导航组件包括陀螺仪和加速度计。无线传感器网络定位模块和微惯性导航组件的信号输出端均与组合导航模块的信号输入端相连；组合导航模块的信号输出端反馈连接与微惯性导航组件，对微惯性导航组件进行修正。无线传感器网络定位模块用于修正微惯性导航组件的定位解算精度，从而提高无线定位系统的定位精度。其中，无线传感器网络定位模块采用MCU RF CC430芯片为核心；加速度计采用MMA7260型号的加速度传感器。其中，无线传感器网络定位模块与加速度计的连接关系如图1所示，如图所示，加速度计的信号输出端通过滤波器AD与无线传感器网络定位模块的信号输入端相连，无线传感器网络定位模块上还设有人机接口，用于与外设人机交互设备相连。无线通讯装置设于无线传感器网络定位模块上。

如图2所示，组合导航模块包括位置速度姿态模块、位置速度模块和卡尔曼滤波器；其中，位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输入端分别与微惯性导航组件和无线传感器网络定位模块的信号输出端相连；位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输出端均与卡尔曼滤波器的信号输入端相连；卡尔曼滤波器的信号输出端与微惯性导航组件的反馈信号输入端相连；卡尔曼滤波器的信号输出端即为组合导航模块的信号输出端。

其中，组合导航模块的观测模型为Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1，而观测模型的建立过程如下：

步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程其中：Φ_k+1为状态转移矩阵，X_k为无线定位系统状态量，W_k+1为无线定位系统噪声；

步骤二：将误差量作为无线定位系统的状态矢量，所述误差量包括东向位置误差δx、北向位置误差δy、车辆速度误差δυ、方位角误差δθ、加速度误差δa、速率陀螺角速率误差δw，加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS，根据所述误差量建立状态矢量，所述状态矢量为X＝[δx δy δυ δθ δa δw δb δS]；

步骤三：设定无线定位系统误差由加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS和速率陀螺角速率误差δw组成；建立无线定位系统状态方程：

${\mathrm{\Φ}}_{k+1}=\left[\begin{array}{cccccccc}1& T\sin \mathrm{\θ}& \mathrm{\υ}Tcos\mathrm{\θ}+0.5aTcos\mathrm{\θ}& 0.5T\sin \mathrm{\θ}& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& Tcos\mathrm{\θ}-vT\sin \mathrm{\θ}& -0.5aT\sin \mathrm{\θ}& 0.5Tcos\mathrm{\θ}& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& T& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& T& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\end{array}\right]$

其中，T表示时间变量；

步骤四：将无线传感器网络定位模块和微惯性导航组件的东向位置差、北向位置差、速度差和方位角差作为测量值，测量值模型为：

$Z=\left[\begin{array}{c}{x}_{DR}-x_{WSN}\\ y_{DR}-y_{WSN}\\ {\mathrm{\υ}}_{DR}-{\mathrm{\υ}}_{WSN}\\ {\mathrm{\θ}}_{DR}-{\mathrm{\θ}}_{WSN}\end{array}\right]$

其中，x_DR表示微惯性导航组件x轴坐标；x_WSN表示无线传感器网络定位模块x轴坐标；y_DR表示微惯性导航组件y轴坐标；y_WSN表示无线传感器网络定位模块y轴坐标；υ_DR表示微惯性导航组件瞬时速度；υ_WSN表示无线传感器网络定位模块瞬时速度；θ_DR表示微惯性导航组件方位角度；θ_WSN表示无线传感器网络定位模块方位角度；

步骤五：建立观测方程为：

Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1

其中，Z_k+1表示状态观测值；H_k+1表示观测矩阵；V_k+1表示观测噪声。

在这里，上述加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS的获取过程如下：

第一步：建立加速度计的输出信号关系，获得加速度真实值a_t：

a_m＝a_t+b_acc+S×a_t

其中，a_m为加速度测量值，a_t为加速度真实值，b_acc为加速度零位偏差，S比例因子；

第二步：通过模型获得加速度零位偏差b_acc和比例因子S；其中，表示加速度感应轴向上时的加速度测量值，表示加速度感应轴向下时的加速度测量值；

第三步：针对加速度零位偏差b_acc和比例因子S建立误差模型，利用马尔科夫过程描述加速度零位偏差b_acc和比例因子S的漂移，具体描述如下：

${\mathrm{\δb}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δb}}_k+{\mathrm{\ω}}_b$

${\mathrm{\δS}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δS}}_k+{\mathrm{\ω}}_s$

其中，ω_S表示比例因子漂移，并且其取值为1％的b_acc；ω_b表示加速度零位偏差漂移，其取值为1％的S。后面计算使用的b_acc和S，由ω_S和ω_b均取值1％时求得。

本发明提出的消防定位装置能够采集消防员的三维位置信息，提高了消防员位置定位的准确性，加大了消防人员的人身安全保障，同时，通过锚点装置与移动节点的结合，大幅度提高消防定位装置的定位精确性性和稳定性。

虽然本发明已以较佳的实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做各种改动和修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。

Claims (9)

1.一种消防组合定位系统，其特征在于，所述组合定位系统包括主机系统指挥车、锚点装置、移动节点系统、信息数据处理平台和数字地理信息系统；所述信息数据处理平台和数字地理信息系统位于主机系统指挥车上；所述锚点装置和移动节点系统以无线传输方式与主机系统指挥车进行信息传输。

2.根据权利要求1所述消防组合定位系统，其特征在于，所述移动节点系统包括无线定位系统、无线通讯装置以及传感器模块；所述无线定位系统包括无线传感器网络定位模块、微惯性导航组件和组合导航模块；所述传感器模块包括环境传感器单元和人体特征传感器单元；所述微惯性导航组件包括陀螺仪和加速度计；所述传感器网络定位模块和微惯性导航组件的信号输出端均与组合导航模块的信号输入端相连；所述组合导航模块的信号输出端反馈连接与微惯性导航组件，对微惯性导航组件进行修正。

3.根据权利要求2所述消防组合定位系统，其特征在于，所述组合导航模块包括位置速度姿态模块、位置速度模块和卡尔曼滤波器；所述位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输入端分别与微惯性导航组件和无线传感器网络定位模块的信号输出端相连；所述位置速度姿态模块和位置速度模块的信号输出端均与卡尔曼滤波器的信号输入端相连；所述卡尔曼滤波器的信号输出端与微惯性导航组件的反馈信号输入端相连；所述卡尔曼滤波器的信号输出端即为组合导航模块的信号输出端。

4.根据权利要求3所述消防组合定位系统，其特征在于，所述组合导航模块的观测模型为Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1，所述观测模型的建立过程为：

步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程其中：Φ_k+1为状态转移矩阵，X_k为无线定位系统状态量，W_k+1为无线定位系统噪声；

步骤二：将误差量作为无线定位系统的状态矢量，所述误差量包括东向位置误差δx、北向位置误差δy、车辆速度误差δυ、方位角误差δθ、加速度误差δa、速率陀螺角速率误差δw，加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS，根据所述误差量建立状态矢量，所述状态矢量为X＝[δx δy δυ δθ δa δw δb δS]；

步骤三：设定无线定位系统误差由加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS和速率陀螺角速率误差δw组成；建立无线定位系统状态方程：

${\mathrm{\Φ}}_{k+1}=\left[\begin{array}{cccccccc}1& T\sin \mathrm{\θ}& \mathrm{\υ}Tvos\mathrm{\θ}+0.5aT\cos \mathrm{\θ}& 0.5T\sin \mathrm{\θ}& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& T\cos \mathrm{\θ}-vT\sin \mathrm{\θ}& -0.5aT\sin \mathrm{\θ}& 0.5T\cos \mathrm{\θ}& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& T& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& T& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\end{array}\right]$

其中，T表示时间变量；

步骤四：将无线传感器网络定位模块和微惯性导航组件的东向位置差、北向位置差、速度差和方位角差作为测量值，测量值模型为：

$Z=\left[\begin{array}{c}{x}_{DR}-x_{WSN}\\ y_{DR}-y_{WSN}\\ {\mathrm{\υ}}_{DR}-{\mathrm{\υ}}_{WSN}\\ {\mathrm{\θ}}_{DR}-{\mathrm{\θ}}_{WSN}\end{array}\right]$

其中，x_DR表示微惯性导航组件x轴坐标；x_WSN表示无线传感器网络定位模块x轴坐标；y_DR表示微惯性导航组件y轴坐标；y_WSN表示无线传感器网络定位模块y轴坐标；υ_DR表示微惯性导航组件瞬时速度；υ_WSN表示无线传感器网络定位模块瞬时速度；θ_DR表示微惯性导航组件方位角度；θ_WSN表示无线传感器网络定位模块方位角度；

步骤五：建立观测方程为：

Z_k+1＝H_k+1X_k+1+V_k+1

其中，Z_k+1表示状态观测值；H_k+1表示观测矩阵；V_k+1表示观测噪声。

5.根据权利要求4所述消防定位系统，其特征在于，所述加速度误差模型的误差参数——零位漂移比例因子误差δb、δS的获取过程如下：

第一步：建立加速度计的输出信号关系，获得加速度真实值a_t：

a_m＝a_t+b_acc+S×a_t

其中，a_m为加速度测量值，a_t为加速度真实值，b_acc为加速度零位偏差，S比例因子；

第二步：通过模型获得加速度零位偏差b_acc和比例因子S；其中，表示加速度感应轴向上时的加速度测量值，表示加速度感应轴向下时的加速度测量值；

第三步：针对加速度零位偏差b_acc和比例因子S建立误差模型，利用马尔科夫过程描述加速度零位偏差b_acc和比例因子S的漂移，具体描述如下：

${\mathrm{\δb}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δb}}_k+{\mathrm{\ω}}_b$

${\mathrm{\δS}}_{k+1}=e^{-\frac{T}{\mathrm{\τ}}}\×{\mathrm{\δS}}_k+{\mathrm{\ω}}_s$

其中，ω_S表示比例因子漂移，并且其取值为1％的b_acc；ω_b表示加速度零位偏差漂移，其取值为1％的S。

6.根据权利要求2所述消防定位系统，其特征在于，所述环境传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器；所述人体特征传感器单元脉搏率传感器、体温传感器、血氧饱和度传感器、平均动脉压传感器。

7.根据权利要求1所述消防定位系统，其特征在于，所述锚点装置上设有报警装置、光电提示装置；所述锚点装置的个数范围为10-20个。

8.根据权利要求2所述消防定位系统，其特征在于，所述无线传感器网络定位模块采用MCU RF CC430芯片为核心。

9.根据权利要求2所述消防定位系统，其特征在于，所述加速度计采用MMA7260型号的加速度传感器。